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FMI
Cris Papageorgiou, Mayam Visiri
Algunos trabajadores ganarán, otros perderán a medida que crezca el uso de la inteligencia artificial
Los avances tecnológicos (como los robots industriales, los dispositivos domésticos inteligentes y los vehículos autónomos) transforman la forma en que vivimos y trabajamos.
Estos avances son apasionantes en muchos sentidos, porque prometen mayor productividad y niveles de vida. Pero también pueden ser aterradores: cuando las máquinas tomen el control, ¿cuántas personas se ganarán la vida?
Esta es una vieja pregunta, por supuesto. Los temores de que la tecnología destruyera puestos de trabajo, desplazara trabajadores y dañara estilos de vida surgieron durante la Revolución Industrial; el mejor ejemplo, quizás, de los luditas en Inglaterra, que lucharon contra cambios que alteraron la vida en la industria textil. Estos temores persisten hoy.
Como dijo el entonces senador estadounidense John F. Kennedy en 1960, en los albores de la revolución informática: “Hoy nos encontramos en el umbral de una nueva revolución industrial: la revolución de la automatización.
Esta es una revolución que brilla con la esperanza de una nueva prosperidad para los trabajadores y una nueva abundancia para Estados Unidos, pero también es una revolución que conlleva la oscura amenaza de la dislocación industrial, el aumento del desempleo y la profundización de la pobreza”.
En retrospectiva, la preocupación de Kennedy por la pérdida de empleos parece fuera de lugar. En los años posteriores a su discurso, la economía estadounidense creó millones de nuevos empleos netos y no surgió un desempleo tecnológico masivo, como lo demuestra la tasa de desempleo actual de alrededor del 3,5 por ciento y la relación empleo-población, la más alta en varias décadas.
Estos desarrollos del mercado laboral parecerían apaciguar las preocupaciones de un ludita moderno: con los beneficios de la tecnología y el poder del mercado, la gente encontrará nuevos empleos y el aumento de la productividad elevará los niveles de vida, lo que finalmente ocurrió durante la Revolución Industrial. de los siglos XVIII y XIX.
De hecho, el nivel de vida ha aumentado enormemente desde 1900. Tecnologías como la electricidad, los motores de combustión interna, los teléfonos y la medicina moderna han mejorado la calidad de vida y han aumentado la esperanza de vida.
Sin embargo, eso no quiere decir que las preocupaciones de Kennedy fueran infundadas. Solo unos años después de su discurso, la desigualdad salarial comenzó a empeorar drásticamente y la proporción de ingresos que iba a parar a los trabajadores cayó,
Los economistas han desarrollado marcos para pensar sobre las implicaciones de la inteligencia artificial (IA), que simula la inteligencia humana en máquinas, y, de manera más general, el impacto del cambio tecnológico, la automatización y los robots en la desigualdad. En este sentido destacaremos cuatro canales clave que afectan la desigualdad:
Cambio tecnológico que mejora la productividad de los trabajadores cualificados más que de los no cualificados
Reducciones en el costo del capital que complementan principalmente la mano de obra calificada.
Mayor capacidad de las máquinas para reemplazar completamente a los trabajadores en tareas particulares.
Mayor concentración del poder de mercado en unas pocas empresas como resultado de la tecnología.
En cuanto al primer canal, Katz y Murphy (1992) explicaron la evolución de los salarios relativos en Estados Unidos como el resultado de una carrera entre aumentos en la demanda y la oferta de trabajadores calificados.
Se centraron en la productividad agregada y el cambio tecnológico que aumenta los factores. Los aumentos en la oferta de trabajadores calificados redujeron la prima por calificación, mientras que los aumentos persistentes en la demanda de dichos trabajadores tuvieron el efecto contrario.
Estas fuerzas explican tanto la caída de la prima por calificación a principios de la década de 1970 (cuando la oferta de trabajadores educados aumentó marcadamente porque más personas fueron a la universidad) como el aumento de la prima por calificación después de la década de 1980.
En el segundo canal, el capital, especialmente la maquinaria y el equipo, tiende a complementar a los trabajadores calificados y sustituir a los trabajadores no calificados; por ejemplo, las máquinas herramienta requieren más programadores pero reemplazan a otros trabajadores en las fábricas.
Berg, Buffie y Zanna (2018) amplían este enfoque para considerar la IA y los robots como un nuevo tipo de capital (adicional a la maquinaria y las estructuras tradicionales) que sustituye a algunos grupos de trabajadores y complementa a otros.
En los últimos 30 años, la sustituibilidad entre las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC), un sustituto de las nuevas tecnologías, incluidas las computadoras y las primeras IA, y los trabajadores no calificados parece haber aumentado (ver Gráfico 2). En otras palabras, el capital de las TIC aparentemente ahora está en mejores condiciones de realizar las tareas de los trabajadores no calificados.
La mayor sustituibilidad de los trabajadores por las máquinas y la IA aumenta la desigualdad salarial y la proporción del ingreso total que va a los propietarios del capital, lo que plantea la cuestión de cómo deberían distribuirse los beneficios de las tecnologías de IA o, dicho de otro modo, quién es el propietario de la IA. A largo plazo, la sociedad bien podría estar mejor con la mayor productividad general resultante, pero habría muchos perdedores, concentrados entre aquellos que ya están en peor situación. Y durante una transición que posiblemente dure décadas, muchos podrían ver caídas en los salarios reales.
Acemoglu y Restrepo (2020) señalan que la tecnología ha reemplazado cada vez más a los trabajadores en tareas rutinarias, incluso cuando ha mejorado la creatividad de los roles de otros trabajadores.
La carrera entre estas nuevas tareas creativas y la automatización de tareas rutinarias afecta la demanda de diferentes tipos de trabajadores y, en última instancia, determina los salarios y la productividad general.
Acemoglu y Restrepo (2020) muestran que la exposición de diferentes grupos laborales a la automatización explica la mayoría de los cambios en los salarios relativos, sin que el cambio tecnológico basado en las habilidades o el comercio exterior y el reemplazo de trabajadores relacionado con la subcontratación tengan mucho papel.
Una cuarta dimensión del cambio tecnológico se extiende más allá del mercado laboral y abarca el poder de mercado de las empresas. Corporaciones como Alphabet y Microsoft dominan claramente las principales tecnologías de inteligencia artificial.
Desarrollar estas tecnologías es costoso y depende en gran medida de big data, a los que sólo unas pocas empresas tienen acceso. Sin embargo, también significa que, como propietarias del capital de la IA, esas pocas empresas se llevarán una porción mayor del pastel.
A medida que alquilan sus tecnologías a empresas de otras industrias, la participación laboral seguirá cayendo, mientras que los ingresos provenientes de las tecnologías de inteligencia artificial aumentarán.
DATOS
25%
Las computadoras podrían ser capaces de escribir al nivel del
25 por ciento superior de los humanos para 2024,
según los expertos en inteligencia artificial encuestados por McKinsey.
Pero las implicaciones del poder de mercado corporativo no se limitan a poseer IA. Hasta ahora hemos analizado el cambio tecnológico como un proceso que ocurre de forma natural.
Sin embargo, en realidad las empresas innovan y sus innovaciones dan forma tanto a la velocidad del crecimiento como a los tipos de nuevas tecnologías que surgen. Una vez que las empresas son lo suficientemente grandes, pueden comprar y enterrar a posibles competidores, lo que podría sofocar la competencia, limitar la innovación y empeorar la desigualdad.
Además, las grandes corporaciones con acceso a tecnologías líderes de IA pueden influir en el marco regulatorio para alinearlo con sus intereses y dirigir la innovación hacia objetivos corporativos en lugar de hacia el bienestar social.
Por ejemplo, Acemoglu y Restrepo (2022) señalan que la automatización observada en las últimas décadas puede haber sido del tipo que desplaza a los trabajadores sin producir mucho en términos de crecimiento general de la productividad. Muestran que las máquinas pueden desplazar a los trabajadores sin ser mucho mejores en las tareas relevantes.
Además, una mayor desigualdad y una menor participación del trabajo en los ingresos pueden ser características permanentes, y cualquier transición podría ser muy difícil. El corto plazo podría ser toda la vida para algunos trabajadores.
La Primera Revolución Industrial reflejó perspectivas optimistas a largo plazo y preocupantes a corto plazo. Pocos querrían renunciar a los beneficios de revoluciones industriales anteriores (desde baños interiores hasta teléfonos móviles), pero la transición fue desgarradora tanto económica como políticamente.
Carl Benedikt Frey sostiene en The Technology Trap que, como resultado, para ciertos grupos “vulnerables” tres generaciones enteras estaban en peor situación. Joseph Stiglitz sostiene en la edición del 6 de diciembre de 2011 de Vanity Fair que la transición impulsada por la tecnología de la agricultura a la manufactura en la década de 1920 preparó el escenario para la Gran Depresión.
Más recientemente, se puede decir que las implicaciones distributivas del cambio tecnológico son un factor importante en el aumento del populismo y el sentimiento antiglobalización.
La IA está evolucionando rápidamente en direcciones imprevistas, lo que tal vez hace imposible extraer lecciones históricas. La aparición a principios de 2023 de ChatGPT-4, un modelo de IA que busca generar un lenguaje similar al humano, marca una aceleración significativa en el ritmo del cambio, destacando la capacidad de la IA para ir mucho más allá de las tareas rutinarias.
Los expertos en IA encuestados por McKinsey en 2019 esperaban que las computadoras pudieran escribir al nivel del 25 por ciento superior de los humanos para 2050 y realizar tareas creativas a nivel humano para 2055. Sin embargo, han revisado sus estimaciones a 2024 y 2028, respectivamente. .
Es fácil ver por qué las proyecciones han cambiado tan marcadamente.
Los transformadores generativos preentrenados (GPT) parecen tener el potencial de tener un impacto generalizado en el mercado laboral: una estimación sugiere que una vez que se introduce GPT en el entorno laboral, alrededor del 20 por ciento de los trabajadores podrían ver afectadas al menos la mitad de sus tareas. GPT parece aumentar la productividad en tareas más creativas, como redacción , análisis jurídico y programación .
Estos estudios comparan la productividad de grupos que usan GPT con un grupo de control en la tarea dada y encuentran grandes saltos en la productividad con GPT.
Sin embargo, igualmente notable es la observación de que los participantes menos capacitados se benefician más y que, al menos en algunos casos, la información aumentada por GPT es más creativa; además, hay indicios de que el GPT-4 por sí solo puede superar la producción a nivel humano.
Estos hallazgos contrastan con el énfasis anterior en la automatización de tareas rutinarias y la sustitución de mano de obra no calificada por IA y robots . Estos cambios en el impacto de las nuevas tecnologías en los trabajadores calificados y poco calificados parecen ser una diferencia clave entre GPT y oleadas tecnológicas anteriores, como la digitalización.
Todo esto sugiere implicaciones importantes tanto para el crecimiento como para la desigualdad, pero también sugiere que el pasado tal vez no sea un prólogo. ¿Se revertirá cierta desigualdad salarial a medida que los trabajadores menos calificados se beneficien más? ¿O las grandes corporaciones (con mejor acceso a datos, computadoras y los mejores talentos) ganarán más poder económico y político? La perspectiva hasta ahora hipotética de la inteligencia artificial general (AGI) añade otra dosis de incertidumbre.
Es de suponer que AGI sería capaz de realizar cualquier esfuerzo intelectual humano. Cómo se desarrollará todo esto dependerá claramente tanto de la evolución de la tecnología como de la política y de la respuesta social más amplia.
Hay escenarios de IA optimistas y pesimistas, pero en cualquiera de ellos, la agitación económica, social y política parece una predicción segura, y los responsables de las políticas deben hacer todo lo posible para comprender las implicaciones distributivas de los rápidos cambios que están en marcha.
